Evaluating Fuzz Testing for Reinforcement Learning Agents
作者: Zhibin Kang, Hanmo You, Dong Wang, Haiming Zheng, Junjie Chen
分类: cs.LG, cs.SE
发布日期: 2026-07-27
💡 一句话要点
提出全面评估方法以优化强化学习代理的模糊测试
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 强化学习 模糊测试 代理鲁棒性 安全监控 实验评估 多样性分析 自动驾驶 机器人技术
📋 核心要点
- 现有的强化学习模糊测试方法在评估设置和指标上存在差异，导致难以比较其有效性和实用性。
- 本文提出了一种系统性评估框架，从有效性、多样性、效率和实用性四个方面对模糊测试方法进行比较。
- 实验结果表明，模糊测试生成的崩溃能够显著提升代理的鲁棒性，并实现有效的安全监控。
📝 摘要（中文）
强化学习（RL）代理在机器人、自动驾驶和无人机控制等安全关键领域的应用日益增多，意外行为可能导致严重后果。模糊测试作为一种新兴方法，能够探索RL代理的广泛状态空间并揭示崩溃现象。尽管已有多种RL模糊测试方法被提出，但现有研究在评估设置、基线和指标上存在差异，难以得出可靠的结论。为此，本文首次系统性地评估了RL模糊测试方法，从有效性、多样性、效率和实用性四个角度进行分析。我们在三个复杂度逐渐增加的环境（MountainCar、BipedalWalker和CARLA）中，对五种最先进的方法进行了基准测试，并评估了检测到的崩溃对代理鲁棒性提升和安全监控的下游实用性。结果显示，MDPFuzz等以吞吐量为导向的方法在崩溃发现上表现优越，而SeqDivFuzz等鼓励探索的方法则在揭示多样化崩溃行为方面表现突出。
🔬 方法详解
问题定义：现有的强化学习模糊测试方法在评估时缺乏统一的标准，导致难以比较不同方法的有效性和实用性。
核心思路：本文通过系统性实证研究，提出从有效性、多样性、效率和实用性四个维度对RL模糊测试方法进行全面评估，以填补现有研究的空白。
技术框架：研究中采用统一配置对五种最先进的模糊测试方法与随机测试进行基准测试，环境包括MountainCar、BipedalWalker和CARLA，逐步增加复杂性。
关键创新：首次提出了综合评估框架，系统性地比较了不同模糊测试方法的性能，揭示了模糊测试在提升代理鲁棒性和安全监控中的重要作用。
关键设计：在实验中，采用了统一的配置和评估指标，重点关注崩溃发现的有效性和多样性，确保结果的可比性和实用性。通过对比不同方法的性能，提供了针对研究者和实践者的可操作性指导。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，MDPFuzz在崩溃发现方面表现优越，效率和有效性均高于其他方法，而SeqDivFuzz在揭示多样化崩溃行为方面表现突出。模糊测试生成的崩溃显著提升了代理的鲁棒性，并实现了强大的跨方法泛化能力。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括机器人技术、自动驾驶和无人机控制等安全关键领域。通过优化模糊测试方法，可以有效提升强化学习代理的鲁棒性，降低意外行为的风险，从而在实际应用中增强系统的安全性和可靠性。
📄 摘要（原文）
Reinforcement Learning (RL) agents are increasingly deployed in safety-critical domains such as robotics, autonomous driving, and drone control, where unexpected behaviors may lead to severe real-world consequences. Fuzz testing has recently emerged as a promising method for exploring the vast state spaces of RL agents and exposing crashes. Although numerous RL fuzzing methods have been proposed, existing studies often differ in evaluation settings, baselines, and metrics, making it difficult to draw reliable conclusions about their relative effectiveness and practical usefulness. To address this gap, we present the first comprehensive empirical study that systematically evaluates RL fuzzing methods from four complementary perspectives: effectiveness, diversity, efficiency, and practical utility. We benchmark five state-of-the-art methods alongside random testing under unified configurations across three environments of increasing complexity (MountainCar, BipedalWalker, and CARLA), and further assess the downstream usefulness of detected crashes for agent robustness improvement and safety monitoring. Our results reveal several key insights. For instance,throughput-oriented methods like MDPFuzz demonstrate superior effectiveness and efficiency in crash discovery, while methods explicitly designed to encourage exploration like SeqDivFuzz excel at uncovering diverse crash behaviors. We also show that fuzzing-generated crashes can meaningfully improve agent robustness and enable accurate safety monitoring with strong cross-method generalization. Beyond these empirical findings, we distill actionable guidance for both researchers and practitioners, highlighting the benefits of combining complementary fuzzing strategies and adopting multi-level diversity analysis to achieve more comprehensive and practical RL testing.